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title: "Regressão linear múltipla"

# Preparação

Carregando os pacotes necessários e funções para formatar tabelas e gráficos.

```{r setup, include=FALSE}
# Instale e carregue os pacotes necessários
pacman::p_load(haven, tidyverse, easystats, olsrr, rstatix, flextable)

# Para estabelecer o padrão do documento
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)

# Para formatar tabelas
options(digits = 3)
set_flextable_defaults(decimal.mark = ",", big.mark = " ")

# Estabelecer tema para gráficos
theme_set(theme_minimal())

```

Carregando os dados

```{r}
df <- Base1 %>% 
  as_factor()

```

## Estatísticas descritivas

```{r}
descritivos <- df %>% 
  get_summary_stats(type = "common")

flextable(descritivos) %>%
  autofit() %>%
  set_caption("Estatísticas descritivas")
```

# Regressão linear múltipla - Capital Humano

A fórmula da função lm() assume o formato:

variável dependente \~ variável_independente_1 + variável_independente_1

```{r}

# Ajustando o modelo de regressão linear
modeloch <- lm(CH ~ GC + INOV, data = df)

# Resumo do modelo
summary(modeloch)
report_performance(modeloch)


# Coeficientes padronizados e EP gerados por bootstrapping
stdch <- parameters(modeloch, standardize = "basic", vcov = "vcovBS", 
                  vcov_args = list(R= 2000) 
                    )
summary(stdch)                    
```
# Regressão linear múltipla - Capital Social

A fórmula da função lm() assume o formato:

variável dependente \~ variável_independente_1 + variável_independente_1

```{r}

# Ajustando o modelo de regressão linear
modelocs <- lm(CS ~ GC + INOV, data = df)

# Resumo do modelo
summary(modelocs)
report_performance(modelocs)


# Coeficientes padronizados e EP gerados por bootstrapping
std <- parameters(modelocs, standardize = "basic", vcov = "vcovBS", 
                  vcov_args = list(R= 2000) 
                    )

# Regressão linear múltipla - Meio Ambiente

A fórmula da função lm() assume o formato:

variável dependente \~ variável_independente_1 + variável_independente_1

```{r}

# Ajustando o modelo de regressão linear
modeloma <- lm(MA ~ GC + INOV, data = df)

# Resumo do modelo
summary(modeloma)
report_performance(modeloma)


# Coeficientes padronizados e EP gerados por bootstrapping
std <- parameters(modeloma, standardize = "basic", vcov = "vcovBS", 
                  vcov_args = list(R= 2000) 


# Regressão linear múltipla - Mudança Climática

A fórmula da função lm() assume o formato:

variável dependente \~ variável_independente_1 + variável_independente_1

```{r}

# Ajustando o modelo de regressão linear
modelomc <- lm(MC ~ GC + INOV, data = df)

# Resumo do modelo
summary(modelomc)
report_performance(modelomc)


# Coeficientes padronizados e EP gerados por bootstrapping
std <- parameters(modelomc, standardize = "basic", vcov = "vcovBS", 
                  vcov_args = list(R= 2000) 


## Checando pressupostos - Capital Humano

```{r}
#| include: FALSE
#| eval: FALSE
# Este chunk não será exibido no relatório

install.packages("patchwork")
library(patchwork)

# Cecagens específicas
check_normality(modeloch) #%>% plot()
check_heteroscedasticity(modeloch) #%>% plot()
check_outliers(modeloch) # %>% plot()
check_collinearity(modeloch)
check_autocorrelation(modeloch)

# Todos os pressupostos de uma vez
check_model(modeloch)
```
## Checando pressupostos - Capital Social

```{r}
#| include: FALSE
#| eval: FALSE
# Este chunk não será exibido no relatório

install.packages("patchwork")
library(patchwork)

# Cecagens específicas
check_normality(modelocs) #%>% plot()
check_heteroscedasticity(modelocs) #%>% plot()
check_outliers(modelocs) # %>% plot()
check_collinearity(modelocs)
check_autocorrelation(modelocs)

# Todos os pressupostos de uma vez
check_model(modelocs)

```
## Checando pressupostos - Meio Ambiente

```{r}
#| include: FALSE
#| eval: FALSE
# Este chunk não será exibido no relatório

install.packages("patchwork")
library(patchwork)

# Cecagens específicas
check_normality(modeloma) #%>% plot()
check_heteroscedasticity(modeloma) #%>% plot()
check_outliers(modeloma) # %>% plot()
check_collinearity(modeloma)
check_autocorrelation(modeloma)

# Todos os pressupostos de uma vez
check_model(modeloma)


## Checando pressupostos - Mudança do Clima

```{r}
#| include: FALSE
#| eval: FALSE
# Este chunk não será exibido no relatório

install.packages("patchwork")
library(patchwork)

# Cecagens específicas
check_normality(modelomc) #%>% plot()
check_heteroscedasticity(modelomc) #%>% plot()
check_outliers(modelomc) # %>% plot()
check_collinearity(modelomc)
check_autocorrelation(modelomc)

# Todos os pressupostos de uma vez
check_model(modelomc)


# Instalar os pacotes necessários (caso não estejam instalados)
# Instalar os pacotes necessários (caso não estejam instalados)
# Instalar os pacotes necessários (caso não estejam instalados)
# Instalar os pacotes necessários (caso não estejam instalados)
# Instalar os pacotes necessários (caso não estejam instalados)
if (!require(tidyverse)) install.packages('tidyverse')


# Referências

Haukoos, J. S., & Lewis, R. J. (2005). Advanced statistics: Bootstrapping confidence intervals for statistics with “difficult” distributions. Academic Emergency Medicine, 12(4), 360-365. <doi:10.1197/j.aem.2004.11.018>

Lüdecke D, Ben-Shachar M, Patil I, Makowski D (2020). “Extracting, Computing and Exploring the Parameters of Statistical Models using R.” \_Journal of Open Source Software\_, \*5\*(53), 2445. <doi:10.21105/joss.02445> <https://doi.org/10.21105/joss.02445>.

R Core Team (2023). *R: A Language and Environment for Statistical Computing*. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. <https://www.R-project.org/>
